1. 传统数据存储方式包括以下哪些？
A. 关系型数据库 B. 非关系型数据库 C. 文件系统 D. 网络存储
2. 关系型数据库的定义是什么？
A. 一种分布式的数据库系统 B. 一种面向对象的数据库系统 C. 一种基于关系模型的数据库系统 D. 一种基于文档的数据库系统
3. 关系型数据库的特点包括哪些？
A. 支持事务处理 B. 支持ACID特性 C. 支持扩展性 D. 高度可扩展
4. 非关系型数据库的定义是什么？
A. 一种基于关系模型的数据库系统 B. 一种面向对象的数据库系统 C. 一种基于文档的数据库系统 D. 一种分布式的数据库系统
5. 非关系型数据库的特点包括哪些？
A. 支持事务处理 B. 支持ACID特性 C. 支持扩展性 D. 高度可扩展
6. Hadoop生态系统的组成部分包括哪些？
A. HDFS B. MapReduce C. YARN D. Hive
7. Apache Spark的定义是什么？
A. 一个用于分析数据的框架 B. 一个用于处理流式数据的框架 C. 一个用于存储数据的框架 D. 一个用于进行机器学习的框架
8. Apache Spark的生态系统包括哪些？
A. Hadoop B. Hive C. HBase D. Impala
9. NoSQL数据库的定义是什么？
A. 一种基于关系模型的数据库系统 B. 一种面向对象的数据库系统 C. 一种基于文档的数据库系统 D. 一种分布式的数据库系统
10. NoSQL数据库的特点包括哪些？
A. 支持事务处理 B. 支持ACID特性 C. 支持扩展性 D. 高度可扩展
11. 大数据存储在分布式系统中，下列哪个选项是正确的？
A. 集中式存储 B. 分散式存储 C. 集中式计算 D. 分散式计算
12. 分布式系统中的数据一致性模型有哪几种？
A. 强一致性模型 B. 最终一致性模型 C. 顺序一致性模型 D. 一致性哈希
13. 分布式系统中的数据一致性假设有哪些？
A. 所有节点的数据都达到稳定状态 B. 所有节点都具有相同的副本数 C. 所有节点之间的通信都是可靠的 D. 所有节点的处理能力都相同
14. MapReduce编程模型中，Mapper的输入是什么？
A. 本地磁盘上的文件 B. 从网络中接收的数据 C. 外部数据库中的数据 D. HDFS上的文件
15. MapReduce编程模型中，Reducer的输入是什么？
A. 从Mapper传来的键值对 B. 本地磁盘上的文件 C. 外部数据库中的数据 D. HDFS上的文件
16. Hadoop生态系统中，Spark的核心组件是什么？
A. HDFS B. MapReduce C. YARN D. Hive
17. Apache Hive的定义是什么？
A. 一个分布式计算框架 B. 一个分布式存储框架 C. 一个用于分析数据的框架 D. 一个用于存储数据的框架
18. Hive查询语义与SQL查询语义的区别在于什么？
A. Hive使用MapReduce模型执行查询 B. Hive不支持聚合操作 C. Hive支持像SQL一样的交互式查询 D. Hive使用分布式计算执行查询
19. HBase是一个 distributed hash table，它基于哪个协议实现？
A. MapReduce B. Hadoop Distributed File System C. Sqoop D. Hive二、问答题
1. 什么是关系型数据库？
2. 非关系型数据库有什么特点？
3. 什么是 Hadoop 生态系统？
4. Spark 是什么？
5. 什么是 NoSQL 数据库？
6. Hadoop 为什么能处理大数据？
7. 大数据在分布式系统中有什么应用？
8. 什么是分布式文件系统 HDFS？
9. MapReduce 是什么？
10. 什么是 NoSQL 数据库？
参考答案
选择题：
1. ABC 2. C 3. ABC 4. C 5. CD 6. ABC 7. A 8. ABC 9. C 10. CD
11. B 12. B 13. AC 14. D 15. A 16. B 17. C 18. C 19. B
问答题：
1. 什么是关系型数据库？
关系型数据库是一种以表格形式存储数据的数据库，其数据被组织成行和列，并且每个表格都有一个主键来唯一标识每一行数据。
思路
：关系型数据库的特点包括数据以表格形式存储、有明确的主键、支持 SQL 语言查询等。
2. 非关系型数据库有什么特点？
非关系型数据库（NoSQL）是一类不使用传统的表结构来存储数据的数据库。它们的优点是能够处理大量的不规则数据，比如文档、图像、视频等，通常具有较高的扩展性和可伸缩性。
思路
：非关系型数据库的特点包括不需要固定的表格结构、支持多样化的数据类型、分布式的数据存储等。
3. 什么是 Hadoop 生态系统？
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理和分析大规模数据集。Hadoop 生态系统包括 Hadoop 核心组件如 HDFS 和 MapReduce，以及各种其他工具和框架，共同构建了一个强大的大数据处理平台。
思路
：Hadoop 生态系统的组成和作用包括 HDFS（分布式文件系统）提供数据的存储和管理、MapReduce 提供数据处理和分析等。
4. Spark 是什么？
Spark 是基于 Hadoop 的一个快速、通用的大数据计算引擎，提供了高水平的 API 和丰富的函数库，使得用户可以轻松地进行数据处理、分析和挖掘。
思路
：Spark 与 Hadoop 的结合优势在于能够充分利用 Hadoop 提供的数据存储和处理能力，同时提供了一个高效、易用的数据处理引擎。
5. 什么是 NoSQL 数据库？
NoSQL 数据库是一类不使用传统的表结构来存储数据的数据库。它们通常采用文档、对象或图等非结构化数据模型，以支持高灵活性、高可扩展性和高可维护性的数据存储。
思路
：NoSQL 数据库的特点包括支持非结构化数据、灵活的数据模型、高可用性和可伸缩性等。
6. Hadoop 为什么能处理大数据？
Hadoop 能处理大数据的原因在于它的设计理念是“分散存储、 mapreduce”。HDFS 将数据分散存储在大量的机器上，而 MapReduce 则将数据划分为多个片段，并在集群中的多个机器上并行处理，实现了高效的 data processing 和 storage。
思路
：Hadoop 的“分散存储、 mapreduce”设计理念使得它能够在大规模数据集上实现高效的存储和处理。
7. 大数据在分布式系统中有什么应用？
大数据在分布式系统中的应用主要包括数据存储、数据处理和数据分析等方面。其中，分布式文件系统 HDFS 和 MapReduce 是大数据处理的核心技术。
思路
：大数据在分布式系统中的应用场景包括处理海量日志、实时流数据、大规模数据挖掘等。
8. 什么是分布式文件系统 HDFS？
分布式文件系统 HDFS 是一个高度可靠的分布式文件系统，能够存储和管理大规模数据集。HDFS 通过将数据分散存储在多台机器上，提供了数据的可靠性和高可用性。
思路
：HDFS 的特点包括数据的分布式存储、块状存储、数据 replication 等。
9. MapReduce 是什么？
MapReduce 是一个基于 Hadoop 的数据处理框架，用于处理和分析大规模数据集。MapReduce 通过将数据划分为多个片段，并在集群中的多个机器上并行处理来实现高效的 data processing 和 storage。
思路
：MapReduce 的主要特点是数据划分、任务调度和结果合并等。
10. 什么是 NoSQL 数据库？
NoSQL 数据库是一类不使用传统的表结构来存储数据的数据库。它们通常采用文档、对象或图等非结构化数据模型，以支持高灵活性、高可扩展性和高可维护性的数据存储。
思路
：NoSQL 数据库的特点包括支持非结构化数据、灵活的数据模型、高可用性和可伸缩性等。
